MATLAB自适应滤波器性能分析系统：LMS与RLS算法比较

资 源 简 介

本项目实现了基于11阶FIR结构的自适应滤波器系统，支持LMS和RLS两种核心算法。用户可通过设置不同噪声方差参数（σ²=0.01,0.1,1等）进行性能对比实验，直观分析算法在噪声环境下的收敛特性和滤波效果。

详 情 说 明

基于LMS与RLS算法的自适应滤波器性能分析与比较系统

项目介绍

本项目实现了一个基于LMS（最小均方）与RLS（递归最小二乘）算法的自适应滤波器性能分析系统。系统采用11阶FIR滤波器结构，能够对不同噪声环境下的自适应滤波算法进行全面的性能比较和分析。

功能特性

• 双算法支持：完整实现LMS和RLS两种自适应滤波算法
• 参数可配置：支持噪声方差、LMS步长、RLS遗忘因子等关键参数灵活设置
• 多模式实验：

- 单次实验：展示误差收敛过程和最终滤波器系数 - 批量实验：20次独立实验统计平均性能 - 参数对比：分析不同步长对LMS算法性能的影响

• 性能分析：从收敛速度、稳态误差等维度进行算法对比
• 可视化输出：提供丰富的图形化分析结果

使用方法

1. 参数设置：在代码中修改噪声方差数组、LMS步长数组等参数配置
2. 运行分析：执行主程序，系统将自动完成所有实验分析
3. 结果查看：查看生成的收敛曲线图、性能对比图及数值统计结果
4. 参数调整：根据需要调整算法参数，重新运行以观察性能变化

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（用于信号生成和滤波操作）
• 基本绘图功能支持

文件说明

主程序文件集成了系统的所有核心功能，包括信号生成模块、自适应滤波器实现、实验控制逻辑和结果可视化。具体实现了参数配置界面、LMS算法单次与批量实验执行、RLS算法仿真、双算法性能对比分析以及多种图表生成能力。程序采用模块化设计，通过统一的控制流程协调各功能模块的工作，确保实验数据的一致性和结果的可比性。